基于PSO-BP神经网络的砂岩三轴抗压强度预测.pdf

【基于PSO-BP神经网络的砂岩三轴抗压强度预测】 在地质工程和岩土力学领域，准确预测岩石的抗压强度至关重要，因为这直接影响到建筑物、大坝和其他结构的安全性。本文主要探讨了如何利用改进的神经网络模型——基于粒子群优化的BP神经网络(PSO-BPNN)来预测砂岩在水和温度作用下的三轴抗压强度。 传统的BP神经网络(BPNN)是一种广泛应用于数据建模和预测的工具，但其在处理多因素影响时可能会出现收敛速度慢、局部最优等问题。为了提高预测的准确性和效率，研究者采用了粒子群优化算法(PSO)对BP神经网络进行优化。PSO是一种全局优化算法，能有效地避免陷入局部最优，加快网络训练过程，从而提高预测性能。 文章的研究对象是三峡库区的砂岩，该地区由于受到复杂的水文地质条件和气候变化的影响，砂岩的抗压强度会受到温度、孔隙水压等多种因素的共同作用。研究人员进行了温度场、渗流场、应力场（THM）耦合试验，以模拟实际环境中的复杂工况。通过这些试验，收集了大量关于砂岩在不同条件下的抗压强度数据。 建立的PSO-BPNN预测模型考虑了温度、孔隙水压等关键因素，以多输入、单输出的形式对三轴抗压强度进行预测。模型的训练过程中，PSO用于优化BP神经网络的权重和阈值，使其能更好地拟合试验数据，并在未知条件下进行预测。与单纯的BPNN相比，PSO-BPNN模型展现出了更高的预测精度，能够更准确地反映THM耦合作用下砂岩抗压强度的变化规律。 此外，该研究还提到了几个资助项目，包括国家自然科学基金重点项目和国家重点研发计划，以及两个教育和科研机构的开放基金，这表明该研究得到了国家和学术界的大力支持，具有较高的科学价值和实践意义。 这篇研究通过将PSO与BPNN相结合，为预测砂岩在复杂环境下的三轴抗压强度提供了一种有效且精确的方法。这一方法不仅在理论上拓展了神经网络在岩土力学领域的应用，也为实际工程问题的解决提供了重要的参考依据。未来，这种模型有望被应用到更多地质条件下的岩石力学分析，以提升工程安全评估的准确性。